一种超声波焊接质量检测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种超声波焊接质量检测方法和系统，通过采集超声波焊接机焊座上的振动信号数据和超声波焊接机的电箱数据，对振动信号数据和电箱数据进行预处理，分别对预处理后的振动信号数据和电箱数据进行特征提取，得到振动特征数据和电箱特征数据，将振动特征数据和电箱特征数据分别输入多个目标学习模型中，得到每个目标学习模型输出的检测结果，其中，目标学习模型输出的检测结果为合格概率值，将所有目标学习模型输出的合格概率值取均值，得到最终的超声波焊接质量检测结果。解决了现有的电芯极耳的超声波焊接质量评价方式通过破坏性检测来获得质量检测结果，不利于推广使用的技术问题。的技术问题。的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种超声波焊接质量检测方法和系统


[0001]本专利技术涉及超声波焊接
，尤其涉及一种超声波焊接质量检测方法和系统。

技术介绍

[0002]超声波电源又叫超声波发生器，用于把电能转换成与超声波换能器相匹配的高频交流电信号，是一种用于产生并向超声换能器提供超声能量的装置。超声波焊接技术是利用高频振动波传递到两个需焊接的物体表面，在加压的情况下，使两个物体表面相互摩擦而形成分子层之间的熔合。随着新能源行业的发展，超声波金属焊接逐渐被应用到锂电池、半导体等行业，这些行业的超声波焊接工艺至关重要，如果焊接质量存在缺陷或者隐患，所焊接的部件应用到产品中，势必存在安全风险。
[0003]电芯极耳是锂离子聚合物电池产品的一种原材料，是从电芯中将正负极引出来的金属导电体。现有的电芯极耳的超声波焊接质量评价方式往往通过斯拉力检测等破坏性检测来获得质量检测结果，不利于推广使用。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种超声波焊接质量检测方法和系统，用于解决现有的电芯极耳的超声波焊接质量评价方式通过破坏性检测来获得质量检测结果，不利于推广使用的技术问题。
[0005]有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种超声波焊接质量检测方法，包括：
[0006]采集超声波焊接机焊座上的振动信号数据和超声波焊接机的电箱数据；
[0007]对振动信号数据和电箱数据进行预处理，分别对预处理后的振动信号数据和电箱数据进行特征提取，得到振动特征数据和电箱特征数据；
[0008]将振动特征数据和电箱特征数据分别输入多个目标学习模型中，得到每个目标学习模型输出的检测结果，其中，目标学习模型输出的检测结果为合格概率值；
[0009]将所有目标学习模型输出的合格概率值取均值，得到最终的超声波焊接质量检测结果。
[0010]可选地，还包括：
[0011]根据预设的焊接质量划分等级与合格概率值的对应关系，确定最终的超声波焊接质量检测结果的焊接质量等级，其中，焊接质量等级包括合格、临界合格、临界不合格和不合格。
[0012]可选地，对振动信号数据和电箱数据进行预处理，分别对预处理后的振动信号数据和电箱数据进行特征提取，得到振动特征数据和电箱特征数据，包括：
[0013]对振动信号数据进行分割，得到超声波焊接过程对应的压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的振动信号数据；
[0014]对压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的振动信号数据进行噪声滤波
处理；
[0015]对噪声滤波处理后的压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的振动信号数据分别进行时域特征提取、频域特征提取和时频域特征提取；
[0016]分别将压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的时域特征数据、频域特征数据和时频域特征数据进行拼接，得到振动特征数据；
[0017]对电箱数据进行归一化，得到归一化后的电箱数据；
[0018]对归一化后的电箱数据进行特征提取，得到电箱特征数据。
[0019]可选地，电箱数据包括功率、三相电流、三相电压、相位差和阻抗角。
[0020]可选地，多个目标学习模型包括随机森林算法模型。
[0021]可选地，将振动特征数据和电箱特征数据分别输入多个目标学习模型中，得到每个目标学习模型输出的检测结果，之前还包括：
[0022]获取超声波焊接过程的振动信号数据样本、电箱数据样本和对应的焊接质量标签，其中，焊接质量标签由通过对焊接对象进行撕拉力测试获得；
[0023]对振动信号数据样本和电箱数据样本进行预处理，分别对预处理后的振动信号数据样本和电箱数据样本进行特征提取，得到振动特征样本数据和电箱特征样本数据；
[0024]构建由振动特征样本数据和电箱特征样本数据以及对应的焊接质量标签构成的样本数据集，将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集；
[0025]分别使用训练集、验证集和测试集对所有学习模型进行模型训练、模型调参和测试，得到对应的目标学习模型。
[0026]本专利技术第二方面提供了一种超声波焊接质量检测系统，包括：
[0027]数据采集模块，用于采集超声波焊接机焊座上的振动信号数据和超声波焊接机的电箱数据；
[0028]特征提取模块，用于对振动信号数据和电箱数据进行预处理，分别对预处理后的振动信号数据和电箱数据进行特征提取，得到振动特征数据和电箱特征数据；
[0029]焊接质量检测模块，用于将振动特征数据和电箱特征数据分别输入多个目标学习模型中，得到每个目标学习模型输出的检测结果，其中，目标学习模型输出的检测结果为合格概率值；
[0030]结果输出模块，用于将所有目标学习模型输出的合格概率值取均值，得到最终的超声波焊接质量检测结果。
[0031]可选地，结果输出模块还用于：
[0032]根据预设的焊接质量划分等级与合格概率值的对应关系，确定最终的超声波焊接质量检测结果的焊接质量等级，其中，焊接质量等级包括合格、临界合格、临界不合格和不合格。
[0033]可选地，特征提取模块具体用于：
[0034]对振动信号数据进行分割，得到超声波焊接过程对应的压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的振动信号数据；
[0035]对压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的振动信号数据进行噪声滤波处理；
[0036]对噪声滤波处理后的压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的振动信号
数据分别进行时域特征提取、频域特征提取和时频域特征提取；
[0037]分别将压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的时域特征数据、频域特征数据和时频域特征数据进行拼接，得到振动特征数据；
[0038]对电箱数据进行归一化，得到归一化后的电箱数据；
[0039]对归一化后的电箱数据进行特征提取，得到电箱特征数据。
[0040]可选地，还包括模型训练模块；
[0041]模型训练模块用于：
[0042]获取超声波焊接过程的振动信号数据样本、电箱数据样本和对应的焊接质量标签，其中，焊接质量标签由通过对焊接对象进行撕拉力测试获得；
[0043]对振动信号数据样本和电箱数据样本进行预处理，分别对预处理后的振动信号数据样本和电箱数据样本进行特征提取，得到振动特征样本数据和电箱特征样本数据；
[0044]构建由振动特征样本数据和电箱特征样本数据以及对应的焊接质量标签构成的样本数据集，将样本数据集划分为训练集、验证集和测试集；
[0045]分别使用训练集、验证集和测试集对所有学习模型进行模型训练、模型调参和测试，得到对应的目标学习模型。
[0046]从以上技术方案可以看出，本专利技术提供的超声波焊接质量检测方法和系统具有以下优点：
[0047]本专利技术提供的超声波焊接质量检测方法，一方面，通过获取超声波焊接的振动信号数据和电箱数据，对振动信号数据和电箱数据进行预处理和特征提取之后，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超声波焊接质量检测方法，其特征在于，包括：采集超声波焊接机焊座上的振动信号数据和超声波焊接机的电箱数据；对振动信号数据和电箱数据进行预处理，分别对预处理后的振动信号数据和电箱数据进行特征提取，得到振动特征数据和电箱特征数据；将振动特征数据和电箱特征数据分别输入多个目标学习模型中，得到每个目标学习模型输出的检测结果，其中，目标学习模型输出的检测结果为合格概率值；将所有目标学习模型输出的合格概率值取均值，得到最终的超声波焊接质量检测结果。2.根据权利要求1所述的超声波焊接质量检测方法，其特征在于，还包括：根据预设的焊接质量划分等级与合格概率值的对应关系，确定最终的超声波焊接质量检测结果的焊接质量等级，其中，焊接质量等级包括合格、临界合格、临界不合格和不合格。3.根据权利要求2所述的超声波焊接质量检测方法，其特征在于，对振动信号数据和电箱数据进行预处理，分别对预处理后的振动信号数据和电箱数据进行特征提取，得到振动特征数据和电箱特征数据，包括：对振动信号数据进行分割，得到超声波焊接过程对应的压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的振动信号数据；对压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的振动信号数据进行噪声滤波处理；对噪声滤波处理后的压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的振动信号数据分别进行时域特征提取、频域特征提取和时频域特征提取；分别将压紧预热阶段、干摩擦阶段和塑性变形焊接阶段的时域特征数据、频域特征数据和时频域特征数据进行拼接，得到振动特征数据；对电箱数据进行归一化，得到归一化后的电箱数据；对归一化后的电箱数据进行特征提取，得到电箱特征数据。4.根据权利要求1所述的超声波焊接质量检测方法，其特征在于，电箱数据包括功率、三相电流、三相电压、相位差和阻抗角。5.根据权利要求3所述的超声波焊接质量检测方法，其特征在于，多个目标学习模型包括随机森林算法模型。6.根据权利要求1所述的超声波焊接质量检测方法，其特征在于，将振动特征数据和电箱特征数据分别输入多个目标学习模型中，得到每个目标学习模型输出的检测结果，之前还包括：获取超声波焊接过程的振动信号数据样本、电箱数据样本和对应的焊接质量标签，其中，焊接质量标签由通过对焊接对象进行撕拉力测试获得；对振动信号数据样本和电箱数据样本进行预处理，分别对预处理后的振动信号数据样本和电箱数据样本进行特征提取，得到振动特征样本数据和电箱特征样本数据；构建由振动特征样本数据和电箱特征样本数据以及对应的焊接质量标签构成的样本数据集，将样本数...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：广东利元亨智能装备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：